책임있는 기술 개발 교육을 위한 새로운 자원

책임있는 기술 개발 교육을 위한 새로운 자원

컴퓨팅의 진보가 감속 될 조짐을 보이지 않고 있기 때문에 기술에 대한 더 넓은 사회적 상황을 이해하는 것이 점점 중요해 지고 있습니다.

학생들이 시스템을 코딩, 실험 및 시스템을 구축함에 있어서 사회적 및 윤리적 책임과 관련 된 어려운 문제들을 질문하고 이해할 수 있는것은 학생이 연구 및 개발하는 기술만큼이나 중요합니다.

학생들이 책임있는 기술 개발을 실천할 수 있도록 훈련하고,

교실 내에서 이러한 대화를 할 기회를 제공하기 위해서

컴퓨팅, 데이터 과학, 인문학, 예술 및 사회과학의 구성원들이 협력하여,

MIT의 기존 클래스에 편입할 수 있는 독자적인 교육 교재를 만들고 있습니다.

MIT Schwarzman College of Computing의 교차 이니셔티브인 SERC(Social and Ethical Responsibilities of COmputing)를 통하여 작성 된 모든 자료는 현재 MIT OpenCourseWare(OCW)를 통하여 무료로 얻을 수 있습니다.

해당 컬렉션에는 독창적인 능동적 학습 프로그램, 숙제, 수업 시연, MIT 교육에 도움이 되는 기타 리스소 및 도구들이 포함되어 있습니다.

SERC의 준학장이며, 학공 우주학 교수인 Julie Shah는 “우리는 OCW와 제휴하여 이런 자료를 널리 사용할 수 있도록 협력하게 된 것을 기쁘게 생각합니다. 이를 통해 강사들이 이들을 교과 과정에 포함시켜

학생들이 SERC에서 실습과 훈련을 받을 수 있도록 하는 것이 목표입니다.” 라고 말했습니다.

과거 2년간 CERC는 교수진과 연구원 및 학생으로 이뤄진 학제간 팀을 모아 독창적인 컨텐츠를 만들어 왔습니다.

OCW에서 다룬 자료의 대부분은 SECR의 활동적인 학습 프로젝트에 대한 1학기에 걸친 행동그룹의 참가자에 의해 제작이 되었습니다.

이 활동 그룹에서는 인문학, 예술 및 사회과학의 교수진들이 컴퓨팅 및 데이터 과학 교수진과 짝을 이뤄 기존의 각 코스의 새로운 프로젝트에 협력하였습니다. 행동 그룹은 SERC와 협력하여 컨텐츠 개발에 임하여, 결과가 발표되기 전에 새로운 자료를 파일럿 테스트 했습니다. 자료출처 파워볼사이트.

마인드 컨트롤 로봇, 한걸음 더 다가서다

마인드 컨트롤 로봇, 한걸음 더 다가서다

두 EPFL(로잔연방공과대학) 연구 그룹이 팀을 이루고 인간의 뇌와 연결하여 로봇을 지휘하는 기계 학습 프로그램을 개발했습니다. 이 프로그램은 뇌로부터의 전기 신호에 기초하여 로봇의 움직임을 조정합니다. 이 발명을 통해 사지 마비 환자가 스스로 더 많은 일상 활동을 할 수 있게 될 것으로 기대하고 있습니다.

사지마비 환자는 자신의 몸의 자유롭지 못하기 때문에, 말을 하거나약간의 움직임도 할 수 없습니다. 연구원들은 이러한 환자들이 스스로 여러 작업을 수행할 수 있도록 하는 시스템을 개발하기 위해 수년간 노력해 왔습니다. EPFL 학습 알고리즘 및 시스템 연구소의 책임자인 Aude Billard 교수는 “척수 손상을 입은 사람은 종종 영구적인 신경학적 결함과 심각한 운동 장애를 경험하고, 물체를 잡는 것처럼 가장 쉬운 작업조차 할 수 없다”고 말하며, "로봇은 환자 대신에 임무를 수행할 수 있기 때문에 로봇의 도움이 환자들의 잃어버린 재능을 회복시키는 데 도움이 될 것입니다." 라고 자신있게 대답했습니다.

Billard 교수는 당시 EPFL의 Brain-Machine Interface의 연구소장이었으나, 그 후 텍사스 대학으로 옮긴 José del R. Millán 교수와 함께 연구를 진행했습니다. 두 연구 그룹은 환자의 뇌에서 방출되는 전기 신호를 이용하여 로봇을 제어할 수 있는 컴퓨터 프로그램을 개발했습니다. 이 프로그램은 음성 제어나 터치 기능은 필요하지 않습니다. 환자는 자신의 생각만으로 로봇을 움직일 수 있는 것입니다. 해당 연구는 파워볼사이트. 에서 제공받았습니다

파워볼전략 분석가이트

파워볼게임 에서 정신없는 구간이 출현했을 때 공략할 수 있는 방법

안녕하세요, 오늘은 장줄 이전 메타를 공략해 보는 시간입니다.

파워볼사이트 커뮤니티. 파워볼사이트 블로그.

7장줄이 나타나기 이전에 정신없는 구간이 출현하였을 때 어떻게 해결해야 하는지 실전사례를 통해서 알아보도록 하겠습니다.

장줄 이전의 메타를 파악해 보는 이유는 무엇일까요?

그것은 이전의 메타를 정확하게 파악해야 장줄에 탑승할 수 있기 때문입니다. 구간의 특성을 모르고 그냥 진행하게 된다면 갑작스럽게 나타난 장줄에서 큰 손실이 발생하게 됩니다.

7줄이 출현한다면 이전 회차에서는 낮은줄이 깔리는 것이 보통입니다. 하지만 오늘 살펴볼 사례는 줄높이가 중구난방으로 깔리고 있습니다.

이런 그림이 출현할 때 과연 우리는 어떤 선택을 할 수 있을까요?

그림으로 돌아가서 확인을 해 보도록 하겠습니다.

오늘 살펴보실 파워볼 그림입니다. 169회차부터 175회차까지 7줄이 나타난 것을 확인할 수 있습니다.

이 그림에서 가장 큰 특징은 169회차부터 175회차까지 발생한 장줄입니다.

장줄은 일반적으로 사용하는 3, 5, 7 법칙을 사용해서 탑승하시면 됩니다. 보통 장줄 이전의 흐름은 낮은줄이 깔려야 하는데

오늘같은 경우에는 이렇게 중구난방으로 여러가지 줄높이가 등장하는 것을 확인하실 수 있습니다.

이렇게 줄높이가 중구난방으로 등장하더라도 이후에 장줄이 발생할 수 있다는 사실을 꼭 기억해야 합니다.

그렇다면 이제 장줄 이전 메타를 어떻게 공략해야 할지 알아보겠습니다.

줄높이가 중구난방으로 등장하게 되면 특징을 잡을 수 없기 때문에 실제 배팅을 하는 유저분들 같은 경우에는 굉장히 혼란스러울 수 있을 것입니다.

아무런 전략없이 접근한다면 미적중이 많이 나올 수 있기 때문에 분명한 전략을 세워야 합니다.

본격적인 전략은 다음 그림에서 좀 더 자세히 말씀 드리겠습니다.

이것이 133회차부터 168회차까지 나타난 장줄 이전의 파워볼 메타입니다. 장줄 이전의 메타는 각각의 특징에 따라 이렇게 2개의 구간으로 분할할 수 있습니다. 먼저 133회차부터 145회까지 나타난 첫번째 파워볼 구간과

147회차부터 168회차까지 나타난 두번째 파워볼 구간의 차이점을 확인해야 합니다. 여러분은 어떤것이 차이점이라고 생각하시나요? 차이점은 퐁당의 비율입니다.

133회차부터 146회차는 상대적으로 퐁당의 비율이 높습니다. 그리고 147회차부터 168회차까지는 퐁당의 비율이 낮은것이 특징입니다.

이제 이해가 되셨나요?

구간을 해석할 때는 많은 분들이 특정한 패턴이나 홀과 짝의 비율에 따라서 해석하곤 하는데 이런식으로 퐁당의 비율에 따라서도 해석할 수 있는 것이 특징입니다.

그렇다면 퐁당의 비율이 많은 왼쪽 구간에서는 어떻게 공략을 할 수 있을까요? 중간중간에 2줄이나 3줄이 올라오는 부분이 분명히 있습니다.

하지만 결론적으로는 퐁당으로 출현하게 됩니다.

따라서 무조건 퐁당에 배팅한다고 생각하시기 바랍니다.

그리고 과감하게 파워볼 구간에 진입하시길 바랍니다.

물론 미적중이 되는 부분도 발생할 수 있습니다. 그럴때는 적절한 금액조절을 통해서 커버하시면 됩니다.

그럼 퐁당의 비율이 적은 오른쪽 구간은 어떤식으로 공략을 하면 될까요? 퐁당의 비율이 적다는 것은 줄이 1줄로 내려왔을 때 옆으로 진행되는 것보다

2줄이 성립될 확률이 높다는 것을 의미합니다. 따라서 무조건 2줄로 올리는 배팅을 하시고 줄이 내려올 때까지 기다렸다가

다시 2줄로 올리는 배팅을 진행하시면 됩니다.

실시간 미니게임 개발 데이터 분석

실시간 미니게임 개발 데이터 분석 스타트업인 (주)풀스택 하우스 가 2022 신년을 맞이하여 미니 난수5분게임 빅데이터 플랫폼

파워볼랩터스 를 런칭했다고 6일 밝혔다.

파워볼랩터스 는 실시간으로 형성돼는 난수게임의 데이터 피드 API 를 가져와 일련의 데이터 모델링 가공을 통해

게임의 번호 출현 빈도 및 위험도 분석 데이터를 제공하는 플랫폼으로,

모든 미니 난수5분게임케어 데이터를 다양한 분야에서 활용할 수 있도록 담아 드린다는 의미를 가지고 있다.

참고자료: 파워볼사이트, 실시간 파워볼사이트.

미니 난수5분게임 빅데이터 플랫폼 파워볼랩터는 데이터 서비스와 API 서비스를 제공하며,

파워볼랩터의 미니 난수5분게임케어 데이터들은 신게임 개발, 게임데이터 시각화 툴 탑재 은 물론,

기본적인 전처리와 정제과정을 거쳐 데이터 셋으로 정리되어 있다.

파워볼랩터의 데이터 서비스는 스타트업 플랫폼 인 파워볼랩터가 맞춤 건강 솔루션을 통하여 10년 이상 축적한 건강검진 결과,

유전자검사 결과, 라이프로그 등의 수집 데이터와 수집 데이터를 분석한 분석 데이터 및 결합 데이터들로 구성되어 있다.

API 서비스는 스타트업 플랫폼 인 파워볼랩터에서 제공하는 유저의 성형 분석, 로그 와 쿠키 데이터 분석 등 다양한 분석 솔루션을

쉽고 빠르게 개발하고 활용할 수 있도록 개발 가이드 및 데모 서비스도 제공하는 것이 특징이다.

스타트업 플랫폼 인 파워볼랩터 대표는 “그동안 미니 난수5분게임케어 데이터는 표준화/구조화의 미흡 등으로 인해 활용에 한계가 있었다.

파워볼랩터는 이러한 문제점을 해결하고자, 데이터 서비스 및 API 서비스를 통해 데이터 활용 환경을 제공하고,

미니 난수5분게임케어 데이터를 다양한 산업분야의 학술연구 및 신규 비즈니스 모델개발에 활용을 할 수 있도록 지원한다.“고 말했다.

Typehut